Comment protéger les données de retour utilisées pour améliorer un modèle robotique ?

Réponse rapide

Les données de retour robotique se protègent par minimisation, consentement ou autorisation, chiffrement, contrôle d’accès, anonymisation, provenance, durée de conservation et séparation entre diagnostic et entraînement.

Limiter ce qui remonte

Images, voix, trajectoires, identifiants et contexte sont réduits à la finalité. Les données sensibles ou de tiers sont filtrées et classées.

Contrôler le cycle

Transport, stockage, clés, accès, export, sauvegarde et suppression sont gérés. Les journaux n’exposent pas secrets ou données privées inutiles.

Séparer avant amélioration

Les données sont inspectées, versionnées et décontaminées avant annotation ou entraînement. Retrait et correction peuvent être propagés aux artefacts dérivés.

Une donnée utile au diagnostic n’est pas automatiquement réutilisable pour l’apprentissage

Finalité, consentement, biais et personnes captées peuvent changer. L’amélioration du modèle ne justifie pas une collecte illimitée.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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